論文の概要: TrafficBots: Towards World Models for Autonomous Driving Simulation and Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04116v2
• Date: Thu, 28 Sep 2023 14:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 22:45:37.785175
• Title: TrafficBots: Towards World Models for Autonomous Driving Simulation and Motion Prediction
• Title（参考訳）: TrafficBots: 自律走行シミュレーションとモーション予測のための世界モデルを目指して
• Authors: Zhejun Zhang, Alexander Liniger, Dengxin Dai, Fisher Yu, Luc Van Gool
• Abstract要約: 我々は,データ駆動型交通シミュレーションを世界モデルとして定式化できることを示した。 動作予測とエンドツーエンドの運転に基づくマルチエージェントポリシーであるTrafficBotsを紹介する。 オープンモーションデータセットの実験は、TrafficBotsが現実的なマルチエージェント動作をシミュレートできることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 149.5716746789134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven simulation has become a favorable way to train and test autonomous driving algorithms. The idea of replacing the actual environment with a learned simulator has also been explored in model-based reinforcement learning in the context of world models. In this work, we show data-driven traffic simulation can be formulated as a world model. We present TrafficBots, a multi-agent policy built upon motion prediction and end-to-end driving, and based on TrafficBots we obtain a world model tailored for the planning module of autonomous vehicles. Existing data-driven traffic simulators are lacking configurability and scalability. To generate configurable behaviors, for each agent we introduce a destination as navigational information, and a time-invariant latent personality that specifies the behavioral style. To improve the scalability, we present a new scheme of positional encoding for angles, allowing all agents to share the same vectorized context and the use of an architecture based on dot-product attention. As a result, we can simulate all traffic participants seen in dense urban scenarios. Experiments on the Waymo open motion dataset show TrafficBots can simulate realistic multi-agent behaviors and achieve good performance on the motion prediction task.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型シミュレーションは、自律運転アルゴリズムのトレーニングとテストに好適な方法となっている。 実環境を学習シミュレータに置き換えるというアイデアは、世界モデルの文脈におけるモデルベース強化学習でも研究されている。 本研究では,データ駆動型交通シミュレーションを世界モデルとして定式化できることを示す。 我々は、モーション予測とエンドツーエンドの運転に基づくマルチエージェントポリシーであるTrafficBotsを紹介し、TrafficBotsに基づいて、自動運転車の計画モジュールに適した世界モデルを得る。 既存のデータ駆動型トラフィックシミュレータには、構成性やスケーラビリティがない。 設定可能な振る舞いを生成するために、各エージェントに対して、目的地をナビゲーション情報として導入し、行動スタイルを規定する時間不変の潜時パーソナリティを導入する。 拡張性を向上させるために,すべてのエージェントが同じベクトル化されたコンテキストを共有し,ドット製品注目に基づくアーキテクチャを使用することを可能にする,アングルの位置符号化の新たなスキームを提案する。 その結果、密集した都市シナリオで見られる全ての交通参加者をシミュレートすることができる。 waymoオープンモーションデータセットの実験では、trafficbotsはリアルなマルチエージェント動作をシミュレートし、動き予測タスクで優れたパフォーマンスを達成することができる。

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